8장. 개발의 길 찾기
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
그래프 데이터의 경로 탐색은 이웃 검색과 무제한 계층 구조 다음으로 가장 많이 사용되는 그래프 기술 활용 분야입니다.
이 책을 위해 전 세계의 그래프 사용자들을 인터뷰하는 것 외에도, 그들과 함께 작업하는 데에도 상당한 시간을 보냈습니다. 대부분의 작업 세션은 그래프 데이터 내에서 알려지지 않은 경로를 찾는 데 중점을 두었습니다.
그 중 한 작업 세션에서 저희는 팀원들에게 인기 있는 경로 찾기 기법에 대해 교육하고 있었습니다. 우리는 공항 간 비행 경로 그래프를 사용하여 도시 간 비행 패턴을 추론하고 있었습니다.1 우리는 항공 여행과 관련하여 가장 인기 있는 두 가지 질문, 즉 이 특정 공항에서 출발하는 직항편이 몇 개나 되는가? 그리고 두 번의 비행으로 도달할 수 있는 공항은 몇 개나 될까요?
워크숍에서 문제 해결에 대한 토론을 하면서 사람들이 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 경로 정보를 어떻게 사용하는지 의문을 갖게 되었습니다.
특히 흥미로운 시사점 중 하나는 신뢰와 관련된 것입니다.
누군가를 신뢰할 수 있는지 어떻게 결정하나요? 여러분은 친구를 신뢰합니다. 그리고 아마 모르는 사람보다 친구의 친구를 더 신뢰하실 겁니다. 왜 그럴까요?
선호도에 동기를 부여하고 정보를 제공하는 것은 나와 다른 사람 사이의 다양한 경로에 대한 신뢰입니다.
챕터 미리보기: 네트워크에서 신뢰 정량화하기
이 장에는 크게 네 가지 섹션으로 구성되어 있습니다.
먼저 신뢰도를 정량화하기 위해 경로를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예를 더 살펴보겠습니다. 그런 다음 그래프 데이터의 경로 작업에 필요한 수학과 컴퓨터 과학의 개념에 대한 개요부터 살펴보겠습니다. 그런 다음, 이 장의 예시를 통해 비트코인 신뢰 네트워크 전체에서 경로를 작업하고, 쿼리하고, 찾아내어 근본적인 질문인 '상대방과 상호작용하기 전에 어느 정도 신뢰해야 할까'에 대한 답을 구해 보도록 하겠습니다. 이 장의 마지막 섹션에서는 경로 쿼리를 비트코인 신뢰 네트워크에 적용합니다. 먼저 데이터 내에서 신뢰를 탐색하고 이해하는 것부터 시작하겠습니다. 그런 다음 경로 쿼리를 사용해 특정 비트코인 지갑을 신뢰할지 여부를 결정하는 방법을 보여드리겠습니다.
다음 장에서 해결할 문제로 이어지는 신뢰의 수학적 정량화로 이 장을 마무리하겠습니다.
신뢰에 대해 생각하기: 세 가지 예
데이터를 사용하여 신뢰를 정량화한다는 주제는 앞서 언급한 항공 여행의 예를 넘어서는 것입니다. 그래프 데이터에서 신뢰와 경로 간의 상관관계는 전 세계 고객과 함께 작업하는 거의 모든 경로 애플리케이션에 적용됩니다.
우리는 사람들이 소셜 미디어를 사용하는 방식, 형사들이 범죄 사건을 구축하는 방식, 물류 최적화를 통해 이러한 사실을 확인했습니다.
공개 초대를 얼마나 신뢰하시나요?
가장 자주 사용하는 소셜 미디어 플랫폼에 대해 생각해 보세요.
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